| RK | 企業(yè) | iB+iF |
|---|---|---|
| 1 | 華為云 | 91.22 |
| 2 | 中興通訊 | 90.52 |
| 3 | 阿里云 | 90.41 |
| 4 | 天翼云 | 89.74 |
| 5 | 移動(dòng)云 | 89.45 |
| 6 | 百度智能云 | 87.98 |
| 7 | 中電金信 | 87.83 |
| 8 | 騰訊云 | 87.08 |
| 9 | 聯(lián)通云 | 86.66 |
| 10 | 金蝶云 | 86.52 |
| 11 | 達(dá)夢(mèng)數(shù)據(jù)庫(kù) | 85.79 |
| 12 | 浪潮云 | 84.13 |
| 13 | 深信服 | 83.17 |
| 14 | 中科創(chuàng)達(dá) | 83.08 |
| 15 | 網(wǎng)宿科技 | 82.43 |
| 16 | 浩鯨科技 | 81.75 |
| 17 | 亞信科技 | 81.56 |
| 18 | 順網(wǎng)科技 | 79.99 |
| 19 | 優(yōu)刻得 | 79.90 |
| 20 | 金山云 | 79.64 |
| 21 | 火山引擎 | 79.51 |
| 22 | 超聚變 | 79.48 |
| 23 | 星環(huán)科技 | 79.29 |
| 24 | 品高云 | 77.98 |
| 25 | OceanBase | 77.71 |
| 26 | 京東云 | 77.65 |
| 27 | SmartX | 74.85 |
| 28 | PingCap | 74.52 |
| 29 | 明賦云 | 73.88 |
| 30 | 網(wǎng)易數(shù)帆 | 73.75 |
| 31 | 聯(lián)想 | 73.51 |
| 32 | 九州云 | 72.24 |
| 33 | 青云科技 | 71.79 |
| 34 | 七牛云 | 71.35 |
| 35 | 有云數(shù)智 | 70.75 |
| 36 | ZStack云軸科技 | 69.27 |
| 37 | 瑞馳信息 | 68.69 |
| 38 | PPIO邊緣云 | 68.34 |
| 39 | 網(wǎng)心科技 | 68.28 |
| 40 | DaoCloud道客云 | 67.92 |
| 41 | 白山云科技 | 67.41 |
| 42 | 開創(chuàng)云計(jì)算 | 66.77 |
| 43 | 庭宇科技 | 66.59 |
| 44 | 靈境云 | 65.97 |
| 45 | 焱融科技 | 65.85 |
| 46 | 新數(shù)科技 | 65.58 |
| 47 | 機(jī)智云 | 65.18 |
| 48 | 即刻霧聯(lián) | 63.98 |
| 49 | 企商在線 | 63.57 |
| 50 | 華翊量子 | 63.43 |
| 2025.11 DBC/CIW/eNet16 | ||
近年來，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的不斷深入，一種更為集約、靈活且普適的計(jì)算范式分布式云與分布式算力正逐漸從技術(shù)概念走向規(guī)?；瘜?shí)踐，重塑著數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的形態(tài)與邊界。
正是在這樣的背景下，分布式云的核心思想在于將原本集中于核心數(shù)據(jù)中心的云服務(wù)能力，按需分解、下沉并部署到不同的物理位置。這些位置可以是大城市的區(qū)域中心，也可以是工廠的車間、醫(yī)院的機(jī)房、移動(dòng)的基站，甚至是太空中的衛(wèi)星，它們與中心云共同構(gòu)成一個(gè)邏輯統(tǒng)一、物理分散的“一朵云”，由云服務(wù)提供商進(jìn)行統(tǒng)一的管理、運(yùn)維、更新和安全保障。
這意味著，用戶可以在本地享受到與中心云一致的技術(shù)棧、服務(wù)體驗(yàn)和安全控制，同時(shí)滿足了低延遲、數(shù)據(jù)本地化以及特定場(chǎng)景的專有需求。
與分布式云緊密交織的概念是分布式算力。如果說分布式云側(cè)重于云服務(wù)形態(tài)和位置的分布化，那么分布式算力則更強(qiáng)調(diào)計(jì)算資源本身的協(xié)同與調(diào)度。它旨在將地理上分散的、異構(gòu)的計(jì)算單元——從核心云數(shù)據(jù)中心、邊緣節(jié)點(diǎn)，到終端設(shè)備如個(gè)人電腦、智能手機(jī)乃至物聯(lián)網(wǎng)傳感器中的閑置計(jì)算能力——整合成一個(gè)虛擬的、龐大的超級(jí)計(jì)算機(jī)。
分布式云與分布式算力的協(xié)同作用，正在為千行百業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入新的動(dòng)能。在智慧城市領(lǐng)域，交通管理系統(tǒng)的視頻分析可以在路側(cè)的邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)完成，瞬間識(shí)別違章行為并優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)，無需將海量視頻流傳輸至云端；在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)在工廠本地的邊緣平臺(tái)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的毫秒級(jí)預(yù)測(cè)性維護(hù)，有效避免非計(jì)劃停機(jī)，同時(shí)，核心的工藝優(yōu)化和數(shù)據(jù)建模則可以在區(qū)域中心云或中心云完成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級(jí)處理與價(jià)值最大化；在內(nèi)容分發(fā)領(lǐng)域，通過將熱門內(nèi)容緩存至離用戶更近的邊緣節(jié)點(diǎn)，可以顯著降低主干網(wǎng)絡(luò)壓力，提升視頻播放的流暢度和啟動(dòng)速度，改善終端用戶的觀看體驗(yàn)；在科研領(lǐng)域，全球志愿者的閑置計(jì)算資源可以被集結(jié)起來，共同參與尋找新的藥物分子或分析天文數(shù)據(jù)，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。
如何根據(jù)任務(wù)特性、數(shù)據(jù)位置、節(jié)點(diǎn)負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)狀況和成本約束，動(dòng)態(tài)、高效、最優(yōu)地將任務(wù)調(diào)度到最合適的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，是實(shí)現(xiàn)分布式算力價(jià)值最大化的關(guān)鍵。
隨著第五代移動(dòng)通信技術(shù)的普及、人工智能技術(shù)的深度融合以及算力需求的持續(xù)爆炸式增長(zhǎng)，未來的算力網(wǎng)絡(luò)將更加智能化，能夠基于AI實(shí)現(xiàn)資源的自動(dòng)感知、任務(wù)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和調(diào)度的全局最優(yōu)，算力供給也將趨于泛在化，從地面延伸到空中、海洋甚至太空，形成空天地一體化的計(jì)算能力。
結(jié)語
分布式云與分布式算力代表了云計(jì)算演進(jìn)的重要方向，隨著關(guān)鍵技術(shù)的不斷突破和產(chǎn)業(yè)協(xié)同的持續(xù)深化，它通過將計(jì)算能力從中心向邊緣、向終端擴(kuò)散，構(gòu)建了一個(gè)更加貼近業(yè)務(wù)、響應(yīng)敏捷、資源高效的數(shù)字化基石。
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